Como os Transformers funcionam: uma exploração detalhada da arquitetura Transformer

O que são Transformers?

Os Transformers foram desenvolvidos inicialmente para resolver o problema de transdução de sequências, ou tradução automática neural, ou seja, foram feitos para qualquer tarefa que transforme uma sequência de entrada em uma sequência de saída. Por isso o nome “Transformers”.

Mas vamos começar pelo começo.

O que são modelos Transformer?

Um modelo Transformer é uma rede neural que aprende o contexto de dados sequenciais e gera novos dados a partir disso.

Em termos simples:

Um Transformer é um tipo de modelo de inteligência artificial que aprende a entender e gerar textos parecidos com os humanos analisando padrões em grandes quantidades de dados textuais.

Transformers são o estado da arte atual em NLP e são considerados a evolução da arquitetura encoder–decoder. No entanto, enquanto a arquitetura encoder–decoder depende principalmente de Redes Neurais Recorrentes (RNNs) para extrair informação sequencial, os Transformers não têm nenhuma recorrência.

Então, como eles fazem isso?

Eles foram projetados especificamente para compreender contexto e significado analisando a relação entre diferentes elementos e dependem quase totalmente de uma técnica matemática chamada atenção para isso.

Imagem do autor.

Contexto histórico

Originados de um artigo de pesquisa do Google em 2017, os modelos Transformer são um dos desenvolvimentos mais recentes e influentes em Machine Learning. O primeiro modelo Transformer foi detalhado no influente artigo "Attention is All You Need".

Esse conceito pioneiro não ficou só na teoria: ganhou implementação prática, especialmente no pacote Tensor2Tensor do TensorFlow. Além disso, o grupo de NLP de Harvard contribuiu com um guia anotado do artigo, junto com uma implementação em PyTorch. Você pode aprender mais sobre como implementar um Transformer do zero em nosso tutorial.

Sua introdução provocou um grande impulso na área, muitas vezes chamado de Transformer AI. Esse modelo revolucionário abriu caminho para avanços posteriores em grandes modelos de linguagem, incluindo o BERT. Em 2018, esses desenvolvimentos já eram considerados um divisor de águas em NLP.

Em 2020, pesquisadores da OpenAI anunciaram o GPT-3. Em poucas semanas, a versatilidade do GPT-3 ficou evidente quando pessoas passaram a usá-lo para criar poemas, programas, músicas, sites e mais, cativando a imaginação de usuários no mundo todo. Observando essa virada, pesquisadores de Stanford publicaram em 2021 um artigo batizando essas inovações de "foundation models", destacando seu papel crítico em remodelar a IA.

Embora modelos proprietários tenham capturado a atenção pública no início, uma revolução paralela de código aberto rapidamente democratizou a tecnologia de Transformers. Plataformas como a Hugging Face surgiram como hubs essenciais para compartilhar modelos, mas o cenário mudou fundamentalmente em 2023 com o lançamento da família Llama, da Meta. Isso desencadeou um movimento de "open-weights", provando que desenvolvedores já não precisavam depender de ecossistemas corporativos fechados para construir IA de ponta.

Ao longo de 2024 e 2025, o desenvolvimento open source acelerou intensamente. Modelos como o Llama 3.1, da Meta, e a posterior série Llama 4, junto de arquiteturas altamente eficientes de startups como a Mistral e modelos de raciocínio poderosos da DeepSeek, mostraram que modelos abertos podem igualar, e às vezes superar, o desempenho de gigantes proprietários.

Enquanto isso, modelos fechados continuaram evoluindo em capacidades complexas. O GPT-4, em 2023, introduziu recursos multimodais, e o GPT-4o, em 2024, unificou processamento de texto, visão e áudio em um único modelo.

No fim de 2024, outro ponto de virada ocorreu com modelos como a série o1 da OpenAI e o R1 aberto da DeepSeek, introduzindo um “chain-of-thought” interno para raciocinar sobre lógica e matemática complexas antes de responder.

No fim de 2025 e início de 2026, o cenário migrou de assistentes conversacionais para sistemas autônomos com o lançamento da família GPT-5, trazendo planejamento de múltiplas etapas, memória de longo prazo e fluxos de trabalho agentic robustos para a infraestrutura corporativa.

A mudança de RNNs como LSTM para Transformers em problemas de NLP

Quando o Transformer foi apresentado, as Redes Neurais Recorrentes (RNNs) eram a abordagem preferida para lidar com dados sequenciais, caracterizados por uma ordem específica de entrada.

RNNs funcionam de forma semelhante a uma rede feed-forward, mas processam a entrada sequencialmente, um elemento por vez.

Os Transformers foram inspirados na arquitetura encoder–decoder encontrada em RNNs. No entanto, em vez de usar recorrência, o Transformer é totalmente baseado no mecanismo de Atenção.

Além de melhorar o desempenho das RNNs, os Transformers trouxeram uma nova arquitetura para resolver várias outras tarefas, como sumarização de texto, legendas de imagem e reconhecimento de fala.

Quais são os principais problemas das RNNs? Elas são pouco eficazes para tarefas de NLP por dois motivos principais:

• Processam os dados de entrada de forma sequencial, um após o outro. Esse processo recorrente não aproveita as GPUs modernas, feitas para computação paralela, tornando o treinamento bem mais lento.
• Ficam ineficientes quando elementos estão distantes entre si. Isso acontece porque a informação é passada a cada passo e, quanto maior a cadeia, maior a probabilidade de a informação se perder ao longo do caminho.

A migração de RNNs como LSTM para Transformers em NLP é impulsionada por esses dois problemas e pela capacidade dos Transformers de endereçá-los por meio de avanços no mecanismo de Atenção:

• Dar atenção a palavras específicas, independentemente da distância.
• Aumentar a velocidade de processamento.

Assim, os Transformers se tornaram uma evolução natural das RNNs.

A seguir, vamos ver como os Transformers funcionam.

A arquitetura Transformer

Visão geral

Originalmente concebidos para transdução de sequências ou tradução automática neural, os Transformers são excelentes em converter sequências de entrada em sequências de saída. É o primeiro modelo de transdução baseado inteiramente em autoatenção para calcular representações de entrada e saída sem usar RNNs alinhadas a sequência ou convoluções. A principal característica da arquitetura Transformer é manter o modelo encoder–decoder.

Se considerarmos um Transformer para tradução de idiomas como uma simples caixa-preta, ele receberia uma frase em um idioma, inglês por exemplo, como entrada e devolveria sua tradução em inglês.

Imagem do autor.

Aprofundando um pouco, observamos que essa caixa-preta é composta por duas partes principais:

• O encoder recebe a entrada e gera uma representação matricial dessa entrada. Por exemplo, a frase em inglês “How are you?”
• O decoder recebe essa representação codificada e gera iterativamente uma saída. No nosso exemplo, a frase traduzida “¿Cómo estás?”

Imagem do autor. Estrutura global de encoder–decoder.

Contudo, tanto o encoder quanto o decoder são, na verdade, pilhas com múltiplas camadas (mesmo número para cada um). Todos os encoders têm a mesma estrutura; a entrada passa por cada um e segue para o próximo. Todos os decoders também têm a mesma estrutura, recebendo a saída do último encoder e do decoder anterior.

A arquitetura original tinha 6 encoders e 6 decoders, mas podemos replicar quantas camadas quisermos. Vamos assumir N camadas de cada.

Imagem do autor. Estrutura global de encoder–decoder. Múltiplas camadas.

Agora que temos uma ideia geral da arquitetura, vamos focar em Encoders e Decoders para entender melhor o fluxo de trabalho:

O fluxo de trabalho do encoder

O encoder é um componente fundamental da arquitetura Transformer. Sua função principal é transformar os tokens de entrada em representações contextualizadas. Diferente de modelos anteriores que processavam tokens de forma independente, o encoder do Transformer capta o contexto de cada token em relação à sequência inteira.

Sua composição estrutural é a seguinte:

Imagem do autor. Estrutura global dos encoders.

Vamos dividir o fluxo em passos básicos:

PASSO 1 – Embeddings de entrada

O embedding acontece apenas no encoder mais inferior. O encoder começa convertendo tokens de entrada — palavras ou subpalavras — em vetores usando camadas de embedding. Esses embeddings capturam o significado semântico dos tokens e os transformam em vetores numéricos.

Todos os encoders recebem uma lista de vetores, cada um de tamanho 512 (tamanho fixo). No encoder inferior, são os embeddings de palavras; nos demais, é a saída do encoder imediatamente abaixo.

Imagem do autor. Fluxo do encoder. Embedding de entrada.

PASSO 2 – Codificação posicional

Como os Transformers não têm recorrência como as RNNs, eles usam codificações posicionais somadas aos embeddings para informar a posição de cada token na sequência. Isso permite entender a posição de cada palavra na frase.

Para isso, os pesquisadores sugeriram usar uma combinação de funções seno e cosseno para criar vetores posicionais, permitindo usar esse codificador para frases de qualquer comprimento.

Nessa abordagem, cada dimensão é representada por frequências e deslocamentos únicos da onda, com valores entre -1 e 1, representando efetivamente cada posição.

Imagem do autor. Fluxo do encoder. Codificação posicional.

PASSO 3 – Pilha de camadas do encoder

O encoder do Transformer consiste em uma pilha de camadas idênticas (6 no modelo original).

A camada de encoder transforma todas as sequências de entrada em uma representação contínua e abstrata que encapsula a informação aprendida da sequência inteira. Essa camada tem dois submódulos:

• Um mecanismo de atenção multihead.
• Uma rede totalmente conectada.

Além disso, incorpora conexões residuais ao redor de cada subcamada, seguidas por normalização de camada.

Imagem do autor. Fluxo do encoder. Pilha de camadas do encoder

PASSO 3.1 – Mecanismo de autoatenção multihead

No encoder, a atenção multihead usa uma atenção especializada chamada autoatenção. Essa abordagem permite que o modelo relacione cada palavra da entrada com as demais. Por exemplo, em um caso específico, o modelo pode aprender a conectar a palavra “are” com “you”.

Esse mecanismo permite que o encoder foque em partes diferentes da sequência de entrada ao processar cada token. Ele calcula escores de atenção com base em:

• Um query é um vetor que representa uma palavra ou token específico da sequência de entrada no mecanismo de atenção.

• Um key também é um vetor no mecanismo de atenção, correspondente a cada palavra ou token na sequência de entrada.

• Cada value está associado a um key e é usado para construir a saída da camada de atenção. Quando um query e um key combinam bem — ou seja, têm um escore de atenção alto — o value correspondente é enfatizado na saída.

Esse primeiro módulo de autoatenção permite ao modelo capturar informação contextual da sequência inteira. Em vez de executar uma única função de atenção, queries, keys e values são projetados linearmente h vezes. Em cada uma dessas versões projetadas, a atenção é executada em paralelo, gerando saídas de dimensão h.

A arquitetura detalhada é a seguinte:

Multiplicação de matrizes (MatMul) – produto escalar de query e key

Depois que os vetores de query, key e value passam por uma camada linear, realiza-se a multiplicação de matrizes (produto escalar) entre queries e keys, resultando na matriz de escores.

A matriz de escores define o quanto cada palavra deve enfatizar as outras. Assim, cada palavra recebe um escore em relação às demais no mesmo passo temporal. Quanto maior o escore, maior o foco.

Esse processo mapeia efetivamente queries para seus respectivos keys.

Imagem do autor. Fluxo do encoder. Atenção – multiplicação de matrizes.

Redução da magnitude dos escores de atenção

Os escores são então reduzidos dividindo-os pela raiz quadrada da dimensão dos vetores de query e key. Esse passo garante gradientes mais estáveis, já que a multiplicação pode gerar efeitos excessivamente grandes.

Imagem do autor. Fluxo do encoder. Redução dos escores de atenção.

Aplicação de softmax aos escores ajustados

Em seguida, aplica-se a função softmax aos escores ajustados para obter os pesos de atenção. O resultado é um conjunto de probabilidades entre 0 e 1. O softmax enfatiza escores altos e reduz os baixos, melhorando a capacidade do modelo de decidir quais palavras devem receber mais atenção.

Imagem do autor. Fluxo do encoder. Softmax nos escores ajustados.

Combinando o resultado do softmax com o vetor value

Na etapa seguinte do mecanismo de atenção, os pesos vindos do softmax são multiplicados pelo vetor value, produzindo um vetor de saída.

Nesse processo, apenas as palavras com escores altos no softmax são preservadas. Por fim, esse vetor de saída é passado por uma camada linear para processamento adicional.

Imagem do autor. Fluxo do encoder. Combinando resultados do softmax com o vetor value.

E finalmente obtemos a saída do mecanismo de Atenção!

Você pode estar se perguntando por que se chama atenção multihead.

Lembre-se de que, antes de tudo começar, dividimos queries, keys e values em h partes. Esse processo, chamado autoatenção, acontece separadamente em cada uma dessas “cabeças”. Cada cabeça trabalha de forma independente, gerando um vetor de saída.

Esse conjunto passa por uma camada linear final, como um filtro que ajusta o desempenho coletivo. A beleza está na diversidade de aprendizado entre as cabeças, enriquecendo o encoder com uma compreensão robusta e multifacetada.

Para se aprofundar no mecanismo de atenção, veja nosso tutorial sobre atenção multihead em Transformers.

PASSO 3.2 – Normalização e conexões residuais

Cada subcamada em um encoder é seguida por uma etapa de normalização. Além disso, a saída de cada subcamada é somada à sua entrada (conexão residual) para mitigar o problema do gradiente que some, permitindo modelos mais profundos. Esse processo se repete após a rede neural feed-forward.

Imagem do autor. Fluxo do encoder. Normalização e conexão residual após a atenção multihead.

PASSO 3.3 – Rede neural feed-forward

A jornada da saída residual normalizada segue por uma rede feed-forward pointwise, etapa crucial para refino adicional.

Pense nessa rede como um par de camadas lineares, com uma ativação ReLU entre elas, servindo de ponte. Depois de processado, o resultado percorre um caminho conhecido: retorna e se combina com a entrada da própria rede feed-forward pointwise.

Essa “reunião” é seguida por outra normalização, garantindo tudo ajustado e em sincronia para os próximos passos.

Imagem do autor. Fluxo do encoder. Subcamada feed-forward.

PASSO 4 – Saída do encoder

A saída da última camada do encoder é um conjunto de vetores, cada um representando a sequência de entrada com rica compreensão contextual. Essa saída é usada como entrada para o decoder no modelo Transformer.

Essa codificação cuidadosa prepara o terreno para o decoder, guiando-o a prestar atenção às palavras certas na hora de decodificar.

Pense como construir uma torre, em que você empilha N camadas de encoder. Cada camada tem a chance de explorar e aprender diferentes facetas de atenção — como camadas de conhecimento. Isso diversifica a compreensão e pode ampliar significativamente a capacidade preditiva da rede Transformer.

O fluxo de trabalho do decoder

O papel do decoder é criar sequências de texto. Espelhando o encoder, o decoder tem um conjunto similar de subcamadas. Ele conta com duas camadas de atenção multihead, uma camada feed-forward pointwise e inclui conexões residuais e normalização após cada subcamada.

Imagem do autor. Estrutura global dos encoders.

Esses componentes funcionam de forma semelhante às camadas do encoder, mas com um detalhe: cada camada de atenção multihead do decoder tem uma missão específica.

A etapa final do decoder envolve uma camada linear, atuando como um classificador, seguida por uma função softmax para calcular as probabilidades das palavras.

O decoder do Transformer tem uma estrutura feita especialmente para gerar a saída decodificando, passo a passo, a informação codificada.

É importante notar que o decoder opera de forma autoregressiva, começando com um token de início. Ele utiliza a lista de saídas previamente geradas como entradas, junto dos outputs do encoder, ricos em informação de atenção da entrada original.

Essa dança sequencial continua até o decoder chegar a um momento crucial: a geração de um token que sinaliza o fim da criação da saída.

PASSO 1 – Embeddings de saída

No ponto de partida do decoder, o processo espelha o do encoder. Aqui, a entrada passa primeiro por uma camada de embedding

PASSO 2 – Codificação posicional

Após o embedding, novamente como no encoder, a entrada passa pela camada de codificação posicional, gerando embeddings posicionais.

Esses embeddings posicionais são então enviados para a primeira camada de atenção multihead do decoder, onde são calculados cuidadosamente os escores de atenção específicos da entrada do decoder.

PASSO 3 – Pilha de camadas do decoder

O decoder consiste em uma pilha de camadas idênticas (6 no modelo original). Cada camada possui três subcomponentes principais:

PASSO 3.1 – Mecanismo de autoatenção mascarada

É semelhante ao mecanismo de autoatenção do encoder, mas com uma diferença crucial: impede que posições atendam a posições subsequentes, ou seja, cada palavra não é influenciada por tokens futuros.

Por exemplo, ao calcular os escores de atenção para a palavra "are", é importante que "are" não veja "you", que vem depois na sequência.

Imagem do autor. Fluxo do decoder. Primeira máscara de atenção multihead.

Essa máscara garante que previsões de uma posição dependam apenas das saídas conhecidas em posições anteriores.

PASSO 3.2 – Atenção multihead encoder–decoder (cross-attention)

Na segunda camada de atenção multihead do decoder, vemos uma interação única entre componentes do encoder e do decoder. Aqui, as saídas do encoder assumem os papéis de queries e keys, enquanto as saídas da primeira camada de atenção multihead do decoder servem como values.

Essa configuração alinha a entrada do encoder com a do decoder, permitindo que o decoder identifique e enfatize as partes mais relevantes da entrada do encoder.

Depois disso, a saída dessa segunda camada de atenção multihead é refinada por uma camada feed-forward pointwise, aprimorando ainda mais o processamento.

Imagem do autor. Fluxo do decoder. Atenção encoder–decoder.

Nessa subcamada, os queries vêm da camada anterior do decoder, e os keys e values vêm da saída do encoder. Isso permite que cada posição no decoder atenda a todas as posições da sequência de entrada, integrando de forma eficaz a informação do encoder com a do decoder.

PASSO 3.3 – Rede neural feed-forward

Semelhante ao encoder, cada camada do decoder inclui uma rede feed-forward totalmente conectada, aplicada separadamente e de forma idêntica a cada posição.

PASSO 4 – Classificador linear e softmax para gerar probabilidades de saída

A jornada dos dados pelo Transformer culmina na passagem por uma camada linear final, que funciona como um classificador.

O tamanho desse classificador corresponde ao total de classes envolvidas (número de palavras no vocabulário). Por exemplo, se houver 1000 classes distintas representando 1000 palavras, a saída do classificador será um vetor com 1000 elementos.

Essa saída é então passada por uma camada softmax, que a transforma em probabilidades entre 0 e 1. A maior dessas probabilidades é a chave; seu índice correspondente aponta diretamente para a palavra que o modelo prevê como a próxima na sequência.

Imagem do autor. Fluxo do decoder. Saída final do Transformer.

Normalização e conexões residuais

Cada subcamada (autoatenção mascarada, atenção encoder–decoder, rede feed-forward) é seguida por normalização, e todas contam com conexão residual ao seu redor.

Saída do decoder

A saída da última camada é transformada em uma sequência prevista, geralmente por uma camada linear seguida de softmax para gerar probabilidades sobre o vocabulário.

No fluxo operacional, o decoder incorpora a saída recém-gerada à sua lista crescente de entradas e segue com a decodificação. Esse ciclo se repete até o modelo prever um token específico que sinaliza a conclusão.

O token previsto com maior probabilidade é atribuído como a classe final, geralmente o token de fim.

Novamente, lembre-se: o decoder não se limita a uma única camada. Ele pode ter N camadas, cada uma se apoiando na entrada recebida do encoder e nas camadas anteriores. Essa arquitetura em camadas permite diversificar o foco e extrair padrões variados de atenção entre as heads.

Essa abordagem multicamada pode elevar significativamente a capacidade de previsão do modelo, à medida que ele desenvolve uma compreensão mais refinada de diferentes combinações de atenção.

A arquitetura final é assim (do artigo original):

Imagem do autor. Estrutura original dos Transformers.

Para entender melhor essa arquitetura, recomendo aplicar um Transformer do zero seguindo este tutorial para construir um Transformer com PyTorch.

Modelos Transformer na prática

BERT

O BERT, lançado pelo Google em 2018 como um framework open source de NLP, revolucionou a área com seu treinamento bidirecional, que permite previsões mais contextuais sobre qual deve ser a próxima palavra.

Ao entender o contexto em ambos os lados de uma palavra, o BERT superou modelos anteriores em tarefas como perguntas e respostas e compreensão de linguagem ambígua. Seu núcleo usa Transformers, conectando cada elemento de entrada e saída de forma dinâmica.

Pré-treinado na Wikipedia, o BERT se destacou em várias tarefas de NLP, levando o Google a integrá-lo ao mecanismo de busca para consultas mais naturais. Essa inovação desencadeou uma corrida por modelos de linguagem avançados e elevou significativamente a capacidade da área em lidar com compreensão de linguagem complexa.

Para saber mais sobre o BERT, confira nosso artigo que introduz o modelo BERT.

LaMDA

LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) é um modelo baseado em Transformer desenvolvido pelo Google, projetado especificamente para tarefas conversacionais e lançado no Google I/O 2021. Ele foi criado para gerar respostas mais naturais e contextuais, melhorando a interação do usuário em vários aplicativos.

O design do LaMDA permite entender e responder a uma ampla gama de tópicos e intenções, tornando-o ideal para chatbots, assistentes virtuais e outros sistemas de IA interativos, onde uma conversa dinâmica é essencial.

Esse foco em compreensão e resposta conversacional torna o LaMDA um avanço importante em NLP e comunicação impulsionada por IA.

Se quiser se aprofundar nos modelos LaMDA, confira nosso artigo sobre o LaMDA.

GPT e ChatGPT

GPT e ChatGPT, desenvolvidos pela OpenAI, são modelos generativos avançados conhecidos por produzir textos coerentes e contextuais. O GPT-1 foi lançado em junho de 2018, e o GPT-3, um dos modelos mais impactantes, chegou dois anos depois, em 2020.

Esses modelos dominam uma ampla gama de tarefas, incluindo criação de conteúdo, conversação, tradução e muito mais. A arquitetura do GPT permite gerar textos muito próximos da escrita humana, sendo útil em aplicações como escrita criativa, atendimento ao cliente e até auxílio à programação. O ChatGPT, uma variante otimizada para conversas, se destaca na geração de diálogos naturais, ampliando seu uso em chatbots e assistentes virtuais.

Claude

Claude, desenvolvido pela Anthropic, é uma família de assistentes de IA baseados em Transformers, com foco em segurança e utilidade. O Claude utiliza Constitutional AI (CAI), uma abordagem de treinamento guiada por princípios para produzir respostas úteis, inofensivas e honestas.

O Claude 3 (lançado em 2024) introduziu três níveis de modelo — Haiku, Sonnet e Opus — oferecendo diferentes trocas entre velocidade e capacidade. Eles se destacam em raciocínio sutil, seguir instruções complexas e manter contexto em conversas longas (até 200K tokens).

Em 2025 e 2026, a Anthropic lançou os modelos Claude 4, com os mais recentes, Opus 4.6 e Sonnet 4.6, liderando muitos benchmarks de LLM. 

Outras variações

O cenário dos foundation models, especialmente os Transformers, está se expandindo rapidamente. Um estudo identificou mais de 50 modelos Transformer relevantes, enquanto o grupo de Stanford avaliou 30 deles, reconhecendo o ritmo acelerado da área. A startup NLP Cloud, parte do programa Inception da NVIDIA, utiliza cerca de 25 grandes modelos de linguagem comercialmente em setores como companhias aéreas e redes de farmácias.

Há uma tendência crescente de abertura desses modelos, com plataformas como o hub de modelos da Hugging Face liderando o caminho. Além disso, inúmeros modelos baseados em Transformer foram desenvolvidos, cada um especializado em diferentes tarefas de NLP, mostrando a versatilidade e a eficiência da arquitetura em aplicações diversas.

Você pode aprender mais sobre todos os Foundation Models existentes em um artigo separado, que explica o que são e quais são os mais usados.

Variantes modernas de Transformers

Desde a arquitetura original de 2017, os Transformers evoluíram significativamente para superar limitações e expandir para novos domínios.

Vision Transformers (ViT)

Vision Transformers aplicam autoatenção a imagens dividindo-as em patches e tratando cada patch como um token. Essa abordagem se mostrou altamente eficaz para classificação de imagens, detecção de objetos e geração de imagens, frequentemente superando CNNs tradicionais em grandes conjuntos de dados.

Transformers multimodais

Modelos modernos como GPT-5, Gemini 3 e Llama 4 processam vários tipos de entrada (texto, imagens, áudio, vídeo) em uma única arquitetura. Esses Transformers multimodais usam espaços de embedding unificados e mecanismos de cross-attention para raciocinar simultaneamente entre modalidades diferentes.

Transformers eficientes

A complexidade quadrática da autoatenção limita o comprimento do contexto. Várias inovações abordam isso:

• Flash Attention: Otimiza padrões de acesso à memória para reduzir o uso de memória de GPU e acelerar o treino em 2–4x
• Rotary Position Embeddings (RoPE): Codifica posição via matrizes de rotação, permitindo melhor extrapolação para sequências longas
• Variantes de atenção linear: Linformer, Performer e Longformer reduzem a complexidade para O(n) no processamento de documentos muito longos
• Mixture of Experts (MoE): Ativa apenas um subconjunto de parâmetros por token, permitindo modelos maiores com custo computacional similar

Benchmarks e desempenho

Fazer benchmark e avaliar o desempenho de Transformers em NLP exige uma abordagem sistemática para medir eficácia e eficiência.

Dependendo da natureza da tarefa, há diferentes formas e recursos para isso:

Tarefas de tradução automática

Ao lidar com tradução automática, você pode aproveitar datasets padrão como o WMT (Workshop on Machine Translation), onde sistemas de MT encaram um mosaico de pares de idiomas, cada um com seus desafios.

Métricas como BLEU, METEOR, TER e chrF servem como bússola, guiando rumo à precisão e fluência.

Além disso, testar em domínios diversos — notícias, literatura e textos técnicos — garante adaptabilidade e versatilidade, tornando o sistema um verdadeiro poliglota digital.

Benchmarks de QA

Para avaliar modelos de QA, usamos coleções especiais de perguntas e respostas, como SQuAD (Stanford Question Answering Dataset), Natural Questions ou TriviaQA.

Cada uma é como um jogo com regras próprias. Por exemplo, o SQuAD foca em encontrar respostas em um texto fornecido, enquanto outras são mais parecidas com um quiz com perguntas de qualquer lugar.

Para medir o desempenho, usamos métricas como Precisão, Revocação, F1 e, às vezes, exact match.

Benchmarks de NLI

Em Natural Language Inference (NLI), usamos datasets como SNLI (Stanford Natural Language Inference), MultiNLI e ANLI.

Eles são como grandes bibliotecas de variações linguísticas e casos desafiadores, ajudando a avaliar o quanto os sistemas entendem diferentes tipos de sentença. O principal é checar a acurácia ao julgar se enunciados concordam, contradizem ou são independentes.

Também é importante observar como o sistema lida com aspectos linguísticos complexos, como correferência, e entender termos como “não”, “todos” e “alguns”.

Comparação com outras arquiteturas

No mundo das redes neurais, duas estruturas são normalmente comparadas aos Transformers. Cada uma oferece benefícios e desafios, adequados a tipos específicos de processamento. As RNNs, já citadas várias vezes ao longo do texto, e as camadas convolucionais.

Camadas recorrentes

Camadas recorrentes, base das Redes Neurais Recorrentes (RNNs), brilham com dados sequenciais. Sua força está em operações sequenciais, essenciais para tarefas como processamento de linguagem e séries temporais. Em uma camada recorrente, a saída do passo anterior volta como entrada do próximo. Esse looping permite “lembrar” informações anteriores, vitais para entender contexto em sequência.

No entanto, como já discutimos, esse processamento sequencial tem duas implicações principais:

• Leva a tempos de treinamento maiores, pois cada passo depende do anterior, dificultando o paralelismo.
• Costuma ter dificuldade com dependências de longo prazo devido ao problema do gradiente que desaparece, tornando o aprendizado ineficaz para pontos muito distantes na sequência.

Transformers diferem bastante de arquiteturas com camadas recorrentes, pois não têm recorrência. Como vimos, a camada de Atenção do Transformer resolve ambos os problemas, tornando-os a evolução natural das RNNs para aplicações de NLP.

Camadas convolucionais

Já as camadas convolucionais, base das Redes Neurais Convolucionais (CNNs), são famosas pela eficiência em dados espaciais, como imagens.

Essas camadas usam kernels (filtros) que percorrem os dados de entrada para extrair características. A largura desses kernels pode ser ajustada, permitindo focar em detalhes menores ou maiores, dependendo da tarefa.

Embora as camadas convolucionais sejam ótimas em capturar hierarquias e padrões espaciais, elas têm desafios com dependências de longo prazo. Não consideram, por natureza, informação sequencial, o que as torna menos adequadas para tarefas que exigem entender ordem ou contexto.

Por isso, CNNs e Transformers são voltados para tipos de dados e tarefas diferentes. CNNs dominam visão computacional pela eficiência em informação espacial, enquanto Transformers são a escolha para tarefas sequenciais complexas, especialmente em NLP, pela capacidade de entender dependências de longo alcance.

Limitações e pontos fracos dos Transformers

Apesar do sucesso, Transformers têm limitações notáveis:

• Complexidade quadrática: a autoatenção escala como O(n²) com o tamanho da sequência, tornando contextos muito longos caros computacionalmente
• Requisitos de memória: modelos grandes exigem muita memória de GPU, limitando a implantação
• Necessidade de muitos dados: geralmente precisam de datasets massivos para alto desempenho
• Falta de raciocínio explícito: embora poderosos em padrões, não fazem raciocínio simbólico e podem alucinar fatos
• Limitações na codificação posicional: codificações padrão têm dificuldade para generalizar a comprimentos de sequência não vistos no treino

A pesquisa segue endereçando essas limitações com inovações arquiteturais como Flash Attention, mixture-of-experts e retrieval-augmented generation (RAG).

Conclusão

Em suma, os Transformers se consolidaram como um avanço monumental em inteligência artificial e NLP.

Ao lidar de forma eficaz com dados sequenciais por meio de autoatenção, esses modelos superaram RNNs tradicionais. Sua capacidade de tratar sequências longas com mais eficiência e paralelizar o processamento acelera significativamente o treinamento.

Modelos pioneiros como o BERT, do Google, e a série GPT, da OpenAI, evidenciam o impacto transformador dos Transformers ao aprimorar buscadores e gerar textos com qualidade quase humana.

Como resultado, eles se tornaram indispensáveis no machine learning moderno, impulsionando os limites da IA e abrindo novas frentes de inovação.

Se você quer mergulhar nos Transformers e em seu uso prático, nosso artigo sobre Transformers e Hugging Face é o ponto de partida ideal! Você também pode aprender a construir um Transformer com PyTorch com nosso guia completo.